关于网络技术的论文网络工程师报考条件计算机网络技术工作高级网络互联技术

　　9月24日，由 GOSIM 开源创新汇主办，CSDN 协办的 GOSIM Workshop 第二天精彩继续关于网络技术的论文！五大热门人工智能、Rust语言、移动与互联网高级网络互联技术、汽车与机器人、元宇宙与游戏五大技术论坛重磅举行，来自英特尔、华为、深信科创、Croquet、波特兰州立大学、香港理工大学、马萨诸塞州波士顿东北大学、复旦大学、上海交通大学、学等专家学者，还有Dioxus、Bevy、PandaLLM、Cocos、Carla等优秀开源负责人亲授，既有对前沿科学的探索，也有落地实践应用，还

　　9月24日，由 GOSIM 开源创新汇主办，CSDN 协办的 GOSIM Workshop 第二天精彩继续关于网络技术的论文！五大热门人工智能、Rust语言、移动与互联网高级网络互联技术、汽车与机器人、元宇宙与游戏五大技术论坛重磅举行，来自英特尔、华为、深信科创、Croquet、波特兰州立大学、香港理工大学、马萨诸塞州波士顿东北大学、复旦大学、上海交通大学、学等专家学者，还有Dioxus、Bevy、PandaLLM、Cocos、Carla等优秀开源负责人亲授，既有对前沿科学的探索，也有落地实践应用，还设置圆桌问答环节，给每位参会者带来了不同以往的新体验和新收获！

　　随着大模型时代的来临，如何高效训练和部署超大型人工智能模型成了新的思考题。潞晨科技人工智能总监李彤介绍 Colossal-AI 通过并行、大规模优化器等方式，打造高效的分布式人工智能训练系统，帮助开发者提升人工智能训练效率与节约训练成本高级网络互联技术。

　　移动和嵌入式设备已成为深度学习的重要载体，促进了机器智能的广泛应用。由于边缘设备上的计算存储资源有限，在这些设备实现实时DNN 推断是个挑战。马萨诸塞州波士顿东北大学副教授王言志从算法和硬件加速层面研究，通过DNN模型压缩，包括权重修剪和量化，还有算法的改进，团队首次在移动设备上实现大规模语言模型，还开发了第一个基于超导的DNN系统，来实现深度学习加速关于网络技术的论文。

　　AI 迈入 2.0 时代，大型模型从技术突破阶段进入行业赋能阶段。遇贤微电子上海研发中心总经理谭凌云谈到，通过低成本、可用的预训练大模型，大量中小型数据中心可以对模型进行微调计算机网络技术工作，部署特定行业场景的应用。遇贤微电子打造新一代Arm云原生CPU，支持SVE2、BF16 MM、INT8 MM等AI增强特性。

　　南洋理工大学博士生、PandaLLM项目发起人丁博生深入探讨如何对大型模型进行微调网络工程师报考条件，PandaLLM通过利用DeepSpeed加速框架和FairScale并行框架，实现了各种LLM的高效训练。

　　Chatlaw发起者陈伯华表示，针对法律行业的规模效应弱、服务非标准化、数字化程度弱等问题，大语言模型的崛起为法律行业的数字化转型带来了新机遇。ChatLaw大型语言模型技术赋能法律行业，为用户创造价值。

　　据数据统计，2022年第三季度共有 280 万 Rust 开发者网络工程师报考条件，Rust 受欢迎持续增长。如何帮助更多人学习 Rust，产学研各界持续开展诸多工作。

　　拥有 35 年编程教学经验的波特兰州立大学副教授 Bart Massey，分享了 Rust-Edu 项目，通过设计灵活的Rust课程等方式，帮助大学生入门和学习、推广Rust。

　　清华大学计算机系长聘副教授陈渝介绍了Rust OS开源训练营，从2020年开始，清华大学开始尝试让学生使用Rust语言编写操作系统，并面向全国高校开展Rust OS开源训练营教学。这些年来，他们开发了Rust语言编程、RISC-V架构、操作系统实验、ArceOS组件化操作系统、Hypervisor虚拟化专题等系列课程，培养更多的人学会写操作系统。

　　Tweede golf 公司工程师 Henk Oordt分享了Rust在高校的教育，例如Rust 101计划高级网络互联技术，通过制定Rust模块化、可重复使用的统一课程，用户可以深入研究基本概念，还可以获得实操经验。

　　复旦大学副教授徐辉分享了在缓解 Rust 程序中与堆管理相关的残留漏洞的研究成果，包括悬空指针取消引用、内存泄漏和内存耗尽处理等技术。

　　Git 的内部文件系统实现限制了海量存储库的性能和可扩展性。Web3 基金会马全一分享了 Monorepo 模式中，所有相关的项目和组件都被存储在一个统一的代码仓库中。用 Rust 重构内部对象并适应数据库，可以利用分布式数据库存储数百万个文件，集成大文件支持功能，并利用分布式存储存储二进制文件。

　　PingCAP高级软件工程师计算机网络技术工作，Cargo团队贡献者Rustin Liu，介绍了 Cargo 如何在 crates.io 上发布和下载依赖关系，以及随着 crates.io 的庞大下载量（达到400亿，以及多达12万crates）导致带宽资源占用率急剧飙升，所以Cargo 团队引入了稀疏协议来解决这个问题。

　　提升Rust的质量是一件关键的事，但由于Rust独特的所有权限制，在浏览庞大的API函数依赖关系时面临的挑战，在测试Rust API交互时遇到挑战。学计算机科学与技术系冯洋博士的博士生尹熙喆分享了一种模糊测试工具，旨在提高 Rust 库的质量，该工具已在 20 个著名的最新版本 Rust 库中发现了 130 个错误，包括 84 个以前未知的错误，其中 54 个已得到确认。

　　Dioxus Labs创始人Jonathan Kelley使用Dioxus构建应用程序，可以做到一次编写，随处运行，现场教学如何通过Dioxus创建程序，整合后端功能、在线部署应用程序、 桌面使用以及模拟移动操作。

　　华为开源工程师陈明煜带领我们深入研究Ylong Hongmeng并发框架，它是一个事件驱动的调度器框架，提供异步IO、定时器和同步原语等。

　　软件工程师David Rheinsberg分享了Osiris项目如何尝试提供一个框架计算机网络技术工作，将系统API暴露给Rust应用开发者。Osiris拥有四个优点：Rust平台文档、构建系统集成、本机API访问、跨平台API。

　　Igalia合伙人Martin Robinson介绍在电脑上构建和运行用Rust 编写的实验性网络引擎Servo的基础知识，Servo是一个用 Rust 编写的实验性网络引擎，代码库小，社区友好关于网络技术的论文。

　　Rust游戏引擎Bevy核心维护者Alice Cecile谈到在开发游戏的过程中，如何让新布局算法更友好？可以思考用户的需要并记录，仔细设计输入空间，编写文档来定义每个参数的最终效果，编写基本行为和边缘案例的测试等。

　　Dimforge创始人Sébastien Crozet分享了开源物理引擎Rapier，其功能强大，专为 Rust 设计关于网络技术的论文，拥有先进的 2D 和 3D 物理模拟，是游戏开发、机器人和动画项目不错得选择。它的跨平台确定性以及与 Bevy、WASM 和 JS 的兼容性使其成为桌面、网络和多人游戏的理想解决方案。

　　Rust游戏引擎 Bevy核心维护者Alice Cecile表示，Bevy是一个Rust构建的以ECS架构为核心的数据驱动免费开源游戏引擎，目前拥有成千上万的用户。

　　游戏引擎由于其实时性、交互性和所见即所得的特点关于网络技术的论文，游戏引擎正被越来越多地应用于电影和电视特效、数字双胞胎、模拟演习计算机网络技术工作、智能终端等非游戏领域。然而当游戏引擎被用于不同行业时，它们总是面临着巨大的适应性挑战。粒界科技创始人兼CEO吴小毛博士结合自己十多年来对跨行业的洞察，分享他在跨领域应用游戏引擎时遇到的问题和找到的解决方案。

　　Croquet 消除了传统客户端/服务器系统的复杂性，无需网络代码，实现了前所未有的同步模拟和游戏。Croquet 创始人兼首席技术官 David A. Smith现场演示如何使用基于网络的 Microverse World Builder 和使用 Croquet for Unity 的本地应用程序创建高级多人应用程序，场景有趣计算机网络技术工作。

　　Cocos 引擎团队图形研发负责人金堃分享了开源底层跨平台引擎Cocos，它带来了一套完整的 3D 和 2D 功能，同时为游戏开发人员提供了直观、低成本和便于协作的工作流程。主要应用行业包括游戏、汽车、元宇宙、AR、VR等，介绍 Cocos 如何利用其灵活的材质系统和可定制的渲染管线实现强大的可扩展性。

　　英特尔实验室研究科学家Mike Roberts分享逼真嵌入式人工智能研究模拟器SPEAR，通过丰富、多样化、逼真的交互式环境，可以帮助机器人在仿真环境中进行训练。

　　随着人们对自动驾驶安全性的要求越来越高，在现代自动驾驶应用中，利用可解释性技术提高神经网络系统的安全性已变得不可或缺。然而在可解释性领域，与此相关的一些问题尚未得到正确建模。上海交通大学副教授张拳石介绍近年来和团队一起在可解释性博弈互动理论体系的研究，包括在数学上证明神经网络中概念出现现象的进展和研究计划。展示如何利用可解释性技术为自动驾驶系统提供可证明、可量化、可验证和可问责的符号解释。为确保解释结果的严谨性，为未来深度学习系统的形式验证和数据评估提供了新的可能性。

　　网络物理系统（CPS）面临的一个关键挑战是软件工程：如何协调不同背景的专家构建可靠、可维护和高效的复杂 CPS。香港理工大学副教授王启新通过具体实例来探讨 CPS 软件工程问题空间网络工程师报考条件，展示 CPS 软件工程问题与传统软件工程问题的不同之处、问题的提出方式以及跨领域思维如何帮助解决以上问题。

　　交通模拟器在验证自动驾驶技术、提高测试效率和准确性以及简化研发周期方面发挥关键作用。上海人工智能实验室研究员蔡品隆分享了由上海人工智能实验室智能交通团队开发的LimSim，与现有的模拟器相比，LimSim 的功能更广泛，性能更好，可以高效地模拟各种场景下的城市级交通网络高级网络互联技术，准确描绘细粒度的多车动态交互。此外，LimSim 还拥有轻量级可视化模块和跨平台集成工具。其研究论文已被智能交通领域最具权威和影响力的会议ITSC 2023所采纳。

　　深信科创CTO潘余曦介绍如何为自动驾驶等复杂的人工智能系统设计有效的测试和验证方法。讨论仿真在人工智能系统的训练、测试和验证中的作用，以及仿真如何将当前的数据驱动研发流程与传统的功能安全活动联系起来高级网络互联技术，还探讨了开源生态系统在推进自动驾驶技术实施中的作用，最后介绍开源自动驾驶仿真器CARLA，目前已获得超过 9500+Star数，超过200万次下载。

　　深信科创工程师，CARLA核心开发人员严宋扬结合 Carla Leaderboard 的开发经验，演示如何使用 Carla 及其相关工具链构建动态测试场景。讨论如何利用现有场景设计不同地区和风格的测试路线网络工程师报考条件，深入探讨 Carla Leaderboard 竞赛的设计理念，并探讨竞赛与工业实践之间的差距。

　　原美国国家仪器公司工程师高琛分享了基于信号注入的硬件在环仿真解决方案，为了加快自动驾驶的发展，实现零事故的安全愿景，利用硬件环路（HIL）测试来评估自动驾驶汽车的能力显得尤为重要。HIL 测试将 Carla 环境生成的场景注入到待测试的真实自动驾驶中网络工程师报考条件高级网络互联技术。

　　中国科学技术大学计算机科学与技术专业博士生尤国良和任浩杰分享如何基于 Carla 仿真建立虚拟校园场景，并利用该场景对实际部署的传感器布局进行预先验证网络工程师报考条件。还演示如何在该平台上建立数据集和进行算法测试，为车路系统的研究计算机网络技术工作、开发和实施提供有力支持。

　　注重交流，加强实践是 GOSIM Workshop 的最大特点。积极提供讲师与参会者面对面沟通交流的机会，每场论坛后设置一小时的圆桌讨论环节，你问我答，零距离与全球大咖互动探讨，思想碰撞，一同解决技术难题，推动开源项目应用与发展。